在过去的数年间， Google 不断耕耘人工智能技术，并追寻将人工智能普及至所有人的承诺，并将机械学习导入影像辨识、医疗研究等领域。为了强化成果的展现， Google 将各项技术整合为单一的「 Google AI 」，并延伸出独立的官方网站 ，让有兴趣进一步了解 Google AI 的人能够在网站上一览相关信息。

分享人工智能的果实

在 Google AI 网站中，开宗明义就提到 Google AI 的远景就是要将人工智能的好处分享给所有人，在不断研发、精进的过程中，将人工智能应用在全新的领域，并开发让每个人都能使用的工具。

由于 Google 的功能之一就是集合世界上的所有信息，并将信息整理为实用且易于存取的型式，因此借助人工智能来解决这个问题。举例来说，人工智能能让照片的搜寻更加简单与精准，也能提升翻译的质量，或是应用于语音助理，让使用者能透过不同的方式搜寻信息。

Google 资深院士 Jeff Dean 表示，他们希望透过人工智能增强使用者的能力，提升工作生产力，并将更多时间应用于发挥创意。

翻译功能也能在人工智能的协助下，实时翻译照片中的文字。

为众多产品导入人工智能

以 Google 推出的 Pixel 2 智能型手机为例，透过结合软件与硬件功能，带来在装置上执行的机械学习的能力，并让装置运作更快速、人性化。研发团队采用近百万张照片训练 Pixel 2 系统的类神经网络，让系统了解在照片中哪些是重要的部分，如此一来系统就能知道在选用人像模式摄影时，要让哪些区域保持锐利，又要在哪些区域套入柔焦效果。

另一个例子是用于智能型手机的联合学习( Federated Learning )技术。虽然现在的智能型手机已经有很强悍的运算效能(可能与 10 年前的超级计算机并驾齐驱)，然而电池续航力与连网能力却成为展现效能的绊脚石，这时候就可以透过机械学习的方式，让装置自动学习使用者的操作习惯与周边状态，并将匿名化的学习资料回传至 Google 的资料中心，资料中心就可依据这些反馈研发更新档。

从实际结果来看，联合学习能够提升搜寻引擎准确度，并在如字体大小、荧幕亮度、电池使用等数百项设定值中自动选择最佳化与客制化设定，以利提升装置使用体验。

使用人像模式摄影时，系统可以透过人工智能将背景套入柔焦，产生景深效果。